Formation CUDA - Prise en main

CUDA (Compute Unified Device Architecture) est une plateforme de calcul parallèle développée par NVIDIA qui permet aux développeurs d'exploiter la puissance des GPU (processeurs graphiques) pour accélérer les calculs intensifs. Contrairement aux CPU classiques, les GPU sont optimisés pour exécuter simultanément des milliers de threads, ce qui les rend particulièrement efficaces pour des tâches comme le machine learning, le rendu 3D, la simulation scientifique et le traitement d’image.

CUDA repose sur une extension du langage C/C++ et fournit une API permettant d’exécuter des programmes directement sur le GPU. Il comprend des outils comme cuBLAS (calcul matriciel optimisé), cuDNN (accélération des réseaux neuronaux) et Thrust (bibliothèque de programmation parallèle).

Grâce à CUDA, les développeurs peuvent écrire du code optimisé pour exploiter pleinement le potentiel des architectures GPU, ce qui est largement utilisé dans des domaines comme l’intelligence artificielle, la finance et la bioinformatique.

Objectif opérationnel :

Savoir approfondir la programmation CUDA et en comprendre son optimisation.

Objectifs pédagogiques :

À l'issue de cette formation CUDA Avancé, vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :

• Comprendre l’écosystème nVIDIA et CUDA
• Savoir coder des kernels CUDA et optimiser des algorithmes pour GPU
• Être capable de déboguer et analyser les performances d’un programme CUDA
• Connaître les limites et bonnes pratiques pour écrire du code GPU efficace

Public :

Ce cours s’adresse aux développeurs ou aux chefs de projet pratiquant la programmation procédurale ou orientée objet, nécessitant des ressources de calcul. Le public visé cherche à comprendre l’approche mise en œuvre par nVIDIA avec CUDA pour réaliser des calculs d’ordinaire affectés au CPU. Cette formation intéressera également tout développeur désirant être plus à l’aise dans l’utilisation et/ou la conception d’algorithmes parallèles.

Prérequis :

Les participants doivent avoir une solide maîtrise de la programmation en C++, y compris des connaissances sur les pointeurs, les tableaux, les structures de données et les bases de la gestion mémoire. Une expérience préalable en programmation parallèle serait un plus pour comprendre les concepts avancés de CUDA. Une compréhension de la différence entre CPU et GPU, la gestion de la mémoire est aussi un prérequis important. Les participants doivent également être à l’aise avec les outils de développement tels que les compilateurs et les éditeurs de code.

Jour 1/3 : Introduction et installation

Jour 2/3 : Concepts avancés et exercices pratiques

Jour 3/3 : Exercices avancés et débriefing